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基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型_胡甜甜

犹豫模糊语言偏好关系(HFLPRs)适用于信息不完全导致专家做决策时犹豫不决的情况,是帮助专家评价方案的有效工具。在应用HFLPRs进行决策时,其一致性改进过程对于得到准确有效的结果至关重要。因此,设计了HFLPRs乘性一致性改进算法,并构建了新的犹豫模糊语言决策模型。首先,引入了HFLPRs的有关概念以及HFLPRs的规范化方法;其次,为改进HFLPRs的乘性一致性,设计了新的乘性一致HFLPRs构造模型,并建立了乘性一致性改进算法;在该算法基础上,进一步利用HFLA算子构造犹豫模糊语言决策模型;最后,运用决策模型来处理实践中的配送中心选址问题,通过与现有方法的对比分析,验证了模型的合理性和有效性。

  • 2021-04-30
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基于空间解析模型观测器的永磁同步电机直接转矩控制算法优化_钟再敏

针对永磁同步电机(PMSM)直接转矩控制(DTC)中磁链和转矩观测器误差较大引起的转矩脉动的问题,提出了一种基于空间解析模型的磁链和转矩观测器,并应用于基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制(SVPWM-DTC)中。通过有限元仿真获取磁链和转矩数值解,由该数值解推导了一种考虑电机空间谐波和磁饱和特性的磁链和转矩空间解析模型,构建了一种新型高精度的磁链和转矩观测器。仿真和试验对比表明,基于空间解析模型的观测器具有较高精度,能够有效抑制观测器误差导致的SVPWM-DTC转矩脉动。

  • 2021-04-30
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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型(Emotion Independent Cascade model,E-IC),关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题(Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE),在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的SiC_MOSFET导通电阻模型_曹瀚

提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。

  • 2021-04-25
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基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型_任燕龙

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。

  • 2021-04-26
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究_李占英

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。

  • 2021-05-06
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计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法_田士君

随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性能评价不合理等问题。为此文章提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础,采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系,然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法,确定判别矩阵并进行一致性检验,最后根据归一化计算得到算法性能评价值,实现算法性能的有效评价。实验结果表明文中所提评价指标体系和综合算法评价模型能够有效评价算法性能,为后续推广应用奠定基础。

  • 2021-05-06
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